Fine-tuning de Visual Language Models (VLMs) com LoRa para Detecção de Fraude em Tempo Real

A fraude assume muitas formas e dimensões - desde documentos falsificados e IDs fraudulentos até faturas alteradas, entre outras modalidades. À medida que essas ameaças se tornam mais sofisticadas, os sistemas de segurança baseados em AI se consolidaram como ferramentas indispensáveis para detectar e prevenir fraudes. No entanto, o verdadeiro potencial da AI não reside apenas em sua capacidade bruta, mas na forma como é calibrada e implementada. Os modelos precisam ser cuidadosamente adaptados para cenários específicos de fraude, evitando falsos positivos e ameaças não detectadas, tudo isso mantendo latência mínima para possibilitar tomada de decisão em tempo real.

Técnicas como Low-Rank Adaptation (LoRA) permitem que desenvolvedores ajustem eficientemente modelos Vision-Language de grande escala e propósito geral, como o Qwen-VL, para tipos específicos de fraude sem necessidade de retreinamento custoso. Combinada com workflows dinâmicos que se adaptam baseados nos resultados de detecção inicial, essa abordagem contribui para criar sistemas de detecção de fraude ao mesmo tempo precisos e responsivos. Neste artigo, exploramos como modelos de AI adequadamente ajustados podem elevar a prevenção de fraude e os requisitos para implementá-los efetivamente visando máximo impacto.

Adaptação de Domínio Através de Fine-tuning

Antes de discutirmos como a arquitetura de implementação amplifica esses benefícios, vamos examinar mais de perto como a adaptação de domínio através de fine-tuning realmente funciona - e por que constitui um pilar fundamental para a detecção moderna de fraude.

Uma das capacidades mais poderosas habilitadas pela implementação no edge é a possibilidade de adaptar modelos Vision-Language de propósito geral para domínios específicos de detecção de fraude utilizando técnicas como Low-Rank Adaptation (LoRA).

Como LoRA funciona para VLMs:

1. Seleção de módulos-alvo
   • Identificar componentes críticos para adaptação (geralmente camadas de atenção)
   • Focar a adaptação em aspectos específicos do domínio
   • Preservar as capacidades gerais enquanto melhora as funções específicas
2. Decomposição Low-Rank
   • Adicionar pequenas matrizes de adaptador a componentes-chave do modelo
   • Manter o conhecimento do modelo base enquanto adiciona capacidades especializadas
   • Atingir a adaptação com o mínimo de parâmetros adicionais
3. Treinamento específico do domínio
   • Ajustar apenas os componentes do adaptador nos dados especializados
   • Reduzir drasticamente computação e requisitos de dados do treinamento
   • Atingir especialização do domínio sem o retreinamento completo do modelo

# Exemplo de aplicação de LoRA para adaptar Qwen-VL para detecção de fraude em documentos financeiros
from peft import get_peft_model, LoraConfig

# Definir quais partes do modelo adaptar
# Usando nomes de módulos corretos para a arquitetura Qwen-VL
lora_config = LoraConfig(
    target_modules=["c_attn", "attn.c_proj", "visual_attn"],
    r=8,                  # Rank of adaptation matrices
    lora_alpha=16,        # Scaling factor
    lora_dropout=0.05,    # Regularization
    bias="none"           # Don't add bias parameters
)

# Criar um modelo adaptado para fraude financeira
financial_fraud_vlm = get_peft_model(qwen_vl_model, lora_config)

Enquanto o fine-tuning proporcione a flexibilidade e precisão necessárias para acompanhar novas táticas de fraude, o próximo passo é garantir que esses modelos especializados possam operar em escala e velocidade. É neste ponto que a estratégia de implementação - especialmente a implementação no edge - torna-se crítica.

Benefícios de LoRA para VLMs de Detecção de Fraude:

Arquitetura Edge para detecção de fraude baseada em VLM

Ao reunir modelos com fine-tuning e arquiteturas modernas de implementação, as organizações podem construir sistemas de detecção de fraude que são tanto poderosos quanto práticos. Uma arquitetura edge para detecção de fraude baseada em VLM reúne todos esses componentes em um sistema coeso:

Edge runtimes: ambiente de execução unificado

Os edge runtimes fornecem um ambiente de execução unificado para todos os componentes do sistema de detecção de fraude. Essa integração oferece várias vantagens fundamentais:

Benefícios da integração edge:

1. Processamento end-to-end
   • Pipeline completo de detecção de fraude dentro de um único ambiente
   • Eliminação da sobrecarga de comunicação entre serviços
   • Logging, monitoramento e tracing unificados
2. Otimização de recursos
   • Alocação inteligente de recursos computacionais em todas as etapas do pipeline
   • Escalabilidade dinâmica com base nas necessidades atuais de processamento
   • Utilização eficiente de memória e GPU
3. Simplicidade de implementação
   • Unidade de implementação única para todo o sistema de detecção de fraude
   • Configuração consistente em todos os componentes
   • Gerenciamento simplificado de atualizações e versionamento

Com todas os estágios de processamento unificados no edge, é possível construir workflows adaptativos que respondem instantaneamente a sinais de fraude em evolução - aproveitando ao máximo tanto a especialização do modelo quanto a execução de baixa latência.

Workflows de decisão dinâmicos

A implementação no edge possibilita fluxos de decisão dinâmicos que se adaptam com base em descobertas iniciais:

Processo de análise adaptativa:

1. Triagem inicial
   • Avaliação rápida usando modelos leves
   • Identificação básica de sinais de fraude
   • Determinação do nível de suspeita
2. Aprofundamento condicional
   • Implementação de análise mais abrangente para documentos suspeitos
   • Foco em áreas identificadas como preocupantes
   • Ativação de módulos especializados de detecção de fraude
3. Verificação contextual
   • Integração do histórico de conta e padrões comportamentais
   • Aplicação de etapas de verificação específicas da indústria
   • Escalada de autenticação baseada em risco

Essa abordagem adaptativa permite uma alocação eficiente de recursos - aplicando a análise mais intensiva apenas onde necessário, enquanto mantém o processamento rápido para documentos claramente legítimos.

Impacto na performance e resultados para o negócio

As vantagens técnicas da implementação de VLMs e bases de dados vetoriais no edge se traduzem diretamente em resultados de negócio na detecção de fraude. Ao aproximar a computação de AI das fontes de dados, organizações podem transformar fundamentalmente suas capacidades de detecção de fraude sem comprometer velocidade ou minuciosidade.

A implementação no edge elimina o trade-off tradicional entre a qualidade de detecção e o tempo de resposta. Em vez de escolher entre abordagens rápidas, porém simples, ou abrangentes porém lentas, as organizações podem implantar VLMs sofisticados que entregam análise abrangente dentro das restrições de tempo de transações em tempo real. Esta mudança de paradigma possibilita detecção de fraude durante transações em vez de após sua conclusão, transformando a eficácia da prevenção.

Principais Benefícios de Negócio:

• Detecção mais rápida: A implementação no edge reduz o tempo de processamento end-to-end em até 60%, possibilitando detecção de fraude durante a transação em vez de após sua conclusão.

• Maior precisão: A capacidade de executar modelos mais sofisticados dentro dos limites de tempo resulta em melhores taxas de detecção de fraude e menos falsos positivos.

• Experiência do usuário aprimorada: A eliminação da latência das viagens de ida e volta para a cloud cria experiências de verificação fluidas que não interrompem as jornadas legítimas do usuário.

• Eficiência operacional: A implementação unificada no edge reduz a complexidade e a sobrecarga de gerenciamento da infraestrutura, enquanto entrega desempenho superior.

Esses benefícios já demonstraram impacto para empresas como a Axur. Para mais informações, consulte o estudo de caso da Axur

Começando com Edge AI para detecção de fraude

Implementar a detecção de fraude baseada em edge com VLMs no edge envolve vários passos importantes:

1. Seleção e preparação do modelo

   • Escolha a arquitetura de VLM apropriada (como Qwen-VL)
   • Otimizar o modelo para implementação no edge através de quantização e pruning
   • Preparar a adaptação específica de domínio usando LoRA se necessário

2. Configuração da infraestrutura no edge

   • Configurar a infraestrutura de edge computing
   • Estabelecer integração com banco de dados vetorial
   • Gerenciar monitoramento e observabilidade

3. Integração e Implementação

   • Conectar-se a workflows de detecção de fraude existentes
   • Implementar modelos na rede distribuída
   • Configurar políticas de escalabilidade dinâmica

   // Exemplo de Edge Function para detecção de fraude usando VLM
   import { VectorRetriever } from "./vectorRetriever"; // Retriever customizado para busca vetorial
   import { FRAUD_DETECTION_PROMPT } from "./config"; // Configuração do system prompt
   
   export async function handleRequest(request) {
     try {
       // Extrair dados do documento da requisição
       const formData = await request.formData();
       const documentFile = formData.get('document');
       const documentUrl = formData.get('documentUrl');
   
       // Preparar URL da imagem para análise
       const imageUrl = documentUrl || await uploadToStorage(documentFile);
   
       // Executar análise do documento usando VLM
       const modelResponse = await Azion.AI.run("qwen-qwen25-vl-7b-instruct-awq", {
         "stream": false,
         "messages": [
           {
             "role": "system",
             "content": FRAUD_DETECTION_PROMPT
           },
           {
             "role": "user",
             "content": [
               {
                 "type": "text",
                 "text": "Analise este documento para identificar possíveis sinais de fraude. Retorne um JSON com fraudProbability (0-1), detectedAnomalies (array), e confidence (0-1)."
               },
               {
                 "type": "image_url",
                 "image_url": {
                   "url": imageUrl
                 }
               }
             ]
           }
         ]
       });
   
       // Processar resposta do modelo
       const analysisResult = JSON.parse(modelResponse.choices[0].message.content);
   
       // Executar busca vetorial por padrões similares se probabilidade de fraude for alta
       let similarCases = [];
       if (analysisResult.fraudProbability > 0.3) {
         const retriever = new VectorRetriever({
           dbName: process.env.VECTOR_STORE_DB_NAME || 'fraud_patterns',
           threshold: 0.8
         });
   
         similarCases = await retriever.search({
           query: analysisResult.detectedAnomalies.join(' '),
           limit: 5
         });
       }
   
       // Retornar análise completa
       return new Response(
         JSON.stringify({
           fraudProbability: analysisResult.fraudProbability,
           anomalies: analysisResult.detectedAnomalies,
           confidence: analysisResult.confidence,
           similarCases: similarCases,
           processingTimeMs: Date.now() - startTime
         }),
         {
           headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
           status: 200
         }
       );
   
     } catch (error) {
       return new Response(
         JSON.stringify({ error: 'Erro ao processar documento', details: error.message }),
         {
           headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
           status: 500
         }
       );
     }
   }
   
   // Função auxiliar para upload de arquivo (implementação dependente da infraestrutura)
   async function uploadToStorage(file) {
     // Implementação específica do storage
     // Retorna URL temporária do arquivo uploadado
     return `https://storage.example.com/temp/${Date.now()}_${file.name}`;
   }

4. Otimização de performance

   • Analisar métricas de latência e throughput
   • Otimizar a alocação de recursos
   • Ajustar parâmetros do modelo para casos de uso específicos

Conclusão: o futuro da Edge AI

A transformação da detecção de fraude através de VLMs implementados no edge ilustra uma mudança mais ampla nas estratégias de implementação de AI. À medida que a AI se torna cada vez mais integrada a aplicações sensíveis ao tempo, as vantagens do edge computing se tornam mais pronunciadas.

VLMs modernos como o Qwen-VL representam um avanço significativo em visão computacional e compreensão de linguagem, mas seu pleno potencial só pode ser realizado quando as arquiteturas de implementação eliminam as barreiras de latência do processamento tradicional em nuvem. Ao trazer esses modelos sofisticados para a edge, as organizações podem alcançar:

1. Inteligência em tempo real que opera dentro da janela crítica das interações do usuário
2. Maior privacidade ao processar documentos sensíveis mais próximos à sua origem
3. Redução de custos de largura de banda ao eliminar a necessidade de transferir grandes imagens para data centers distantes
4. Maior resiliência através de processamento distribuído que não depende da disponibilidade central da cloud

O produto Edge AI da Azion demonstra o poder dessa abordagem ao possibilitar que as organizações executem VLMs sofisticadas e implantem bancos de dados vetoriais em uma rede altamente distribuída. Ao aproximar a computação de AI dos usuários, dados e experiências digitais com as quais interagem, organizações podem transformar capacidades teóricas de AI em ferramentas práticas e responsivas que entregam valor real de negócio.

A combinação de VLMs avançados como o Qwen-VL com deployment em edge representa uma mudança de paradigma no que é possível para aplicações de inteligência em tempo real. Organizações que abraçam esta mudança arquitetural obtêm não apenas melhorias incrementais na performance, mas capacidades fundamentalmente novas que não eram possíveis anteriormente.

Próximos passos

Pronto para explorar como VLMs implementadas no edge podem transformar suas capacidades de detecção de fraude? Aqui estão alguns recursos para começar:

• Documentação do Edge AI - Explore nossa maneira inovadora de construir aplicações impulsionadas por AI.
• Arquitetura do Assistente Copilot - Aprenda como construir um assistente impulsionado por AI na Azion Web Platform.
• Contate nossa equipe - Fale com nossos especialistas.

Ao mover a AI para o edge, você não está apenas melhorando um processo existente - está possibilitando uma abordagem inteiramente nova para inteligência em tempo real que pode transformar como sua organização detecta e previne fraudes.